API 빠른 통합

인증 및 Base URL

시작하려면 플랫폼에 접속하여 이메일과 비밀번호로 계정을 생성하세요. 확인 후 API 키가 즉시 표시됩니다. 시범용에는 신용카드가 필요하지 않습니다. 클라이언트에서 Base URL https://api.llmsemcensura.com/v1을 사용하고 Authorization: Bearer SUA_CHAVE 헤더에 키를 설정하세요. 호출할 모델은 uncensored로 식별됩니다.

Chat Completions 엔드포인트

POST /v1/chat/completions 엔드포인트는 텍스트 사용에 필요한 유일한 경로입니다. messages 구조로 메시지를 보내고 직접적인 응답을 받으세요. 임베딩이나 이미지 생성은 제공하지 않습니다. 모델은 오픈 웨이트이며 당사 GPU 서버에서 실행되며 데이터는 다른 모델 학습에 사용되지 않습니다. 요청 시 model을(를) uncensored로 설정하세요.

기본 요청 예제:

Copiarcurl https://api.llmsemcensura.com/v1/chat/completions \
  -H "Authorization: Bearer $API_KEY" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "model": "uncensored",
    "messages": [{"role": "user", "content": "Write a blunt product review of a cheap VPN."}]
  }'

스트리밍 지원 (SSE)

낮은 지연 시간이 필요한 애플리케이션의 경우 stream: true을 설정하여 스트리밍을 활성화하세요. API는 Server-Sent Events(SSE) 스트림을 반환하여 토큰별 텍스트 표시를 가능하게 합니다. 이는 반응형 채팅 인터페이스에 이상적입니다. 클라이언트는 done 이벤트까지 스트림을 처리해야 합니다.

스트리밍 사용 예제:

Copiarstream = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Tell the story in second person."}],
    stream=True,
)
for chunk in stream:
    if chunk.choices and chunk.choices[0].delta.content:
        print(chunk.choices[0].delta.content, end="", flush=True)

함수 호출 및 도구

모델은 함수 호출을 지원합니다. 요청 본문에 tools을 정의하여 AI가 자유 텍스트 대신 구조화된 인수를 반환하도록 하세요. 이는 외부 시스템 통합을 용이하게 합니다. 응답 형식은 OpenAI 표준을 따르며 적절한 경우 tool_calls을 반환합니다.

토큰 관리 및 제한

전체 컨텍스트(프롬프트 + completion)는 100,000 토큰으로 제한됩니다. 입력 토큰 1M당 $0,25, 출력 토큰 1M당 $1,00입니다. 충전한 크레딧은 만료되지 않습니다. $10부터 충전할 수 있으며, $50 초과 시 +5%, $100 초과 시 +10% 보너스가 제공됩니다. 초기 체험판은 7일 동안 유효한 $0,50 크레딧을 제공합니다.

Python 코드 예제

공식 openai 라이브러리가 기본적으로 작동합니다. base_url만 변경하고 키를 제공하면 됩니다. 아래 코드는 간단한 상호 작용을 보여줍니다. 실행 전에 pip를 통해 패키지를 설치하세요.

Copiarfrom openai import OpenAI

client = OpenAI(base_url="https://api.llmsemcensura.com/v1", api_key="YOUR_KEY")

resp = client.chat.completions.create(
    model="uncensored",
    messages=[{"role": "user", "content": "Summarise this thread without softening it."}],
)
print(resp.choices[0].message.content)

Node.js

Copiarimport OpenAI from "openai";

const client = new OpenAI({ baseURL: "https://api.llmsemcensura.com/v1", apiKey: process.env.API_KEY });

const resp = await client.chat.completions.create({
  model: "uncensored",
  messages: [{ role: "user", content: "Draft a villain monologue for my game." }],
});
console.log(resp.choices[0].message.content);